LazyLLM

像搭积木一样，懒人也能快速搭建多智能体 AI 应用

LazyLLM 是一个面向多智能体 LLM 应用开发的低代码框架，旨在让开发者以最懒的方式快速构建复杂的 AI 应用。它解决了传统 LLM 应用开发中流程编排繁琐、多模型集成困难、提示词管理复杂等问题。核心能力包括：基于图结构的流程编排，支持链式、并行、条件分支等复杂逻辑；内置数据管理、微调（finetuning）和知识图谱支持，方便构建 RAG 应用；提供与 LangChain、LlamaIndex 等生态的集成，以及文档工具链。通过简洁的 Python API，开发者可以像搭积木一样组合模型、工具和知识源，大幅降低开发门槛。

开源 unknown 智能体

访问官网 ↗ GitHub ↗ 文档 ↗

GitHub 星标 ★ 3885

维护状态活跃

是否开源是

定价模式 unknown

项目数据

分类智能体

开发团队LazyAGI

所属国家

官网地址https://docs.lazyllm.ai

GitHubhttps://github.com/LazyAGI/LazyLLM

定价模式unknown

价格说明定价信息待确认

访问状态

是否开源是

开源协议Apache-2.0

主要语言Python

技术栈/模型agents,ai-agent,data,deep-learning,documentation-tool,finetuning,framework,knowlege-graph,langchain,lazyllm,llamaindex,llm,llms,rag

GitHub 星标★ 3885

30天Star增速

HF 下载量

上线时间2024-06-04 00:00:00

最近更新2026-09-22 00:00:00

维护状态活跃

中文支持

访问方式

移动端支持

综合评分

收录时间2026-08-09

浏览次数2

使用教程

难度：入门约 10 分钟部署方式：库/依赖 5 步

环境要求

Python 3 环境（README 未指定具体版本）
已安装 pip3
源码安装需本机已安装 git
Windows/macOS 需按官方教程处理环境依赖

安装与启动步骤

1pip 安装 LazyLLM

README 推荐方式，只安装 lazyllm 及必要依赖，适合大多数普通用户。
```
pip3 install lazyllm
```
2安装全部依赖

先装 lazyllm，再执行 install full 安装全部依赖，耗时较长，按需选择。
```
pip3 install lazyllm
lazyllm install full
```
3克隆源码仓库

源码安装先克隆仓库并进入目录，README 用的是 SSH 地址。
```
git clone git@github.com:LazyAGI/LazyLLM.git
cd LazyLLM
```
4安装源码依赖

在 LazyLLM 目录下按 requirements.txt 安装依赖，可与 pip 方式二选一。
```
pip install -r requirements.txt
```
5Windows/macOS 安装

Windows 或 macOS 用户需参考官方教程，README 未给出具体命令。

如何确认成功

README 未提供验证命令，可执行 python -c "import lazyllm" 查看是否导入成功。

常见问题

Q：pip 安装和源码安装怎么选？

A：普通使用推荐 pip3 install lazyllm；需要改源码或开发调试时用源码安装。

Q：如何安装全部依赖？

A：先执行 pip3 install lazyllm，再执行 lazyllm install full 安装全部依赖。

Q：Windows 或 macOS 上安装失败怎么办？

A：参考官方教程 https://docs.lazyllm.ai/zh-cn/stable/Home/environment 处理环境依赖。

Q：git clone 提示权限失败？

A：README 给的是 SSH 地址，未配置 GitHub SSH key 时可改用 HTTPS 地址克隆。

注意事项

README 中完整依赖安装写法为先 pip3 install lazyllm，再执行 lazyllm install full。
源码安装使用 git@ SSH 地址，需要本机已配置 SSH key。
更多使用文档见 https://docs.lazyllm.ai/。

核心亮点

图编排引擎，支持复杂流程（并行、条件）只需少量代码
内置微调和知识图谱能力，开箱即用减少外部依赖
与 LangChain/LlamaIndex 生态兼容，迁移成本低

不足之处

文档/社区待观察
项目较新，生态成熟度一般

适用场景

快速原型验证多智能体协作流程
构建企业级 RAG 问答系统
教学演示和 AI 应用课程设计

替代项目

AutoGen、CrewAI、LangGraph

项目介绍

LazyLLM 是开发框架领域的开源项目，由 LazyAGI 开发，2024 年首次发布。

在全站 13,014 个收录项目中，它的 GitHub 星标数（3,885）位列前 30%，在开发框架分类的 795 个项目里位列前 13%。

项目目前处于活跃维护状态，最近一次代码更新于 2026-09-22。从国内网络环境看，可直接访问。

它主要面向的使用场景是：快速原型验证多智能体协作流程。同类可对比的替代方案包括 AutoGen、CrewAI、LangGraph。

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